大泉 匡史 | 学振:理研bsi

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概要

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関連著者

• 大泉 匡史

  学振:理研bsi

• 岡田 真人

  東大新領域:理研脳総研

• 岡田 真人

  東京大学大学院新領域創成科学研究科:理化学研究所脳科学総合研究センター

• 岡田 真人

  東大院新領域:理研脳総研:jst Erato

• 岡田 真人

  東大院薪領域:理研bsi

• 岡田 真人

  東京大学大学院 新領域創成科学研究科

• 岡田 真人

  東大 大学院新領域創成科学研究科

• 岡田 真人

  東大院新領域

• 大泉 匡史

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 宮脇 陽一

  情報通信研究機構

• 宮脇 陽一

  (独)情報通信研究機構

• 大泉 匡史

  東大院新領域

• 五十嵐 康彦

  東京大学新領域創成科学研究科

• 五十嵐 康彦

  東大院新領域

• 岡田 真人

  東大新領域

• 永田 賢二

  東大新領域

• 大坪 洋介

  東大新領域

• 岡田 真人

  理化学研究所 脳科学総合研究センター

• 永田 賢二

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 岡田 真人

  東大新領域:理研bsi

• 大坪 洋介

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 大泉 匡史

  東大新領域

• 岡田 真人

  東京大学新領域創成科学研究科

• 臼井 勇介

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 佐藤 良太

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 風間 北斗

  ハーバード大学医学部神経生物学部門

• 三浦 佳二

  ハーバード大学分子細胞生物学部|科学技術振興機構さきがけ

• 三浦 佳二

  理化学研究所脳科学総合研究センター

• 三浦 佳二

  京大理

• 三浦 佳二

  東京大学新領域創成科学研究科

• 三浦 佳二

  東京大学 岡田真人研究室

• 大泉 匡史

  理化学研究所脳科学総合研究センター

• 岡田 真人

  東京大学新領域

• 宮脇 陽一

  ATR脳情報研究所

• 上江洌 達也

  奈良女院

• 木本 智幸

  大分工業高等専門学校

• 上江洌 達也

  奈良女子大学人間文化研究科

• 五十嵐 康彦

  東大院薪領域

• 大泉 匡史

  東大院薪領域

• 岡田 真人

  東大院薪領域

• 大泉 匡史

  東京大学新領域創成科学研究科

• 三浦 佳二

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 木本 智幸

  大分高専

• 大泉 匡史

  学振

• 上江洌 達也

  奈良女子大人間文化

• 大泉 匡史

  学振PD

• 宮脇 陽一

  理研BSI

• 三浦 佳二

  東大院新領域

• 臼井 勇介

  東大院新領域

• 上江洌 達也

  奈良女大

• 永田 賢二

  東京大学大学院 新領域創成科学研究科

• 上江洌 達也

  奈良女子大

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著作論文

• 20pEA-7 シナプス抑圧を持つ連想記憶モデルの巨視的状態の性質(20pEA ニューラルネットワーク1(情報統計力学を含む),領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• 20pEA-8 シナプス抑圧を組み込んだ確率的ニューラルネットワークにおける統計力学(20pEA ニューラルネットワーク1(情報統計力学を含む),領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• ヘブシナプスを持つH-H系のレート縮約(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
• ショウジョウバエ第一次嗅覚中枢における非線形変換と局所介在ニューロンの役割(学習,生体モデル,神経ダイナミクス,一般)
• 減弱するシナプスを持つメキシカンハット型ネットワークの統計力学(ニューロハードウェア,ヒューマンインターフェース,一般)
• 集団符号化における相転移
• ショウジョウバエ嗅覚回路におけるシナプス前抑制とシナプス後抑制の匂い弁別に対する違い
• 21pVB-12 側頭葉をモデル化したアトラクターネットワークの安定性の詳細解析(21pVB ニューラルネット,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• 確率的なニューラルネットワークモデルにおけるフィッシャー情報量(一般(ベイズ法など),脳インタフェースの技術と応用,一般)
• 21aWB-7 自己相関型相互作用を持つH-H系のレート縮約(ニューラルネットワーク,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)
• 26pXD-1 H-H方程式系のレート縮約における高次の効果(26pXD ニューラルネットワーク(神経系のモデルを含む),領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• HH系のレート縮約における高次の効果
• 29pXH-10 HH系の巨視的方程式(29pXH ニューラルネットワーク(神経系のモデルを含む),領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• 25pTD-17 シナプス抑圧を持つ連想記憶モデルにおける記憶容量(25pTD ニューラルネットワーク,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• 25pTD-8 シナプス可塑性を組み込んだネットワークにおける相関の理論(25pTD ニューラルネットワーク,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
• シナプス可塑性を組み込んだ相関の理論
• シナプス抑圧を持つホップフィールドモデルの記憶容量
• 23pTL-8 一次視覚野のハイパーコラムモデルにおける情報符号化効率(ニューラルネットワーク,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)
• 26pTE-3 ガウスモデルに基づく無相関情報量の解析(ニューラルネットワーク,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)

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